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J-GLOBAL ID：202102246567830868   整理番号：21A0270732

動きと流れの間の角度一貫性に基づくビデオ物体検出と追跡【JST・京大機械翻訳】

Video Object Detection and Tracking based on Angle Consistency between Motion and Flow

著者 (4件)： Seo Toshiki (Chubu University,Kasugai,Japan,487-8501) ,  Hirakawa Tsubasa (Chubu University,Kasugai,Japan,487-8501) ,  Yamashita Takayoshi (Chubu University,Kasugai,Japan,487-8501) ,  Fujiyoshi Hironobu (Chubu University,Kasugai,Japan,487-8501)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IV  ページ： 731-736  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 検出と追跡(D&T)は,特徴マップと領域提案ネットワーク(RPN)を用いて前景領域を抽出し,完全接続層を用いてオブジェクトクラスを推定する。隣接フレーム間の変位を得る隠れ層である相関層は,隣接フレーム間の物体の運動とサイズを推定する。次に,オブジェクトクラスと回帰を相関層とRPNから得られた特徴マップによって推定した。最後に,D&Tは,相関層と隣接フレームから得た検出結果から,境界ボックスの移動方向と移動を推定する。D&Tは正確な物体検出と追跡を達成できるが,相関層の物体検出と動き推定はRPNの検出結果に依存する。したがって,相関層はビデオフレームにおける局所および大域的画素変化を獲得しず,検出した領域の類似性からのみ移動方向を推定する必要がある。その結果,移動方向の推定は失敗する傾向がある。本研究では,推定方向とオプティカルフロー間の整合性を維持するように,そのような方法で推定を行うことにより,移動方向推定を改善する方法を提案した。実験結果は,提案方法が移動方向をうまく推定することができ,それによって検出と追跡精度の両方を改善することを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  画素 ,  *録画装置 ,  類似性 ,  オプティカルフロー ,  動き推定
準シソーラス用語： *物体検出 ,  隠れ層 ,  前景 ,  オブジェクトクラス ,  特徴マップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動き ,  流れ ,  ビデオ ,  物体検出 ,  追跡